如果你前面学习了宽型数据转长型数据的3节内容，那么这节内容你看起来就非常简单了，所以我十分推荐你想看一下前3节的内容。...R基础|do包（3）：宽型数据转长型数据reshape_toLong（1） R基础|do包（4）：宽型数据转长型数据reshape_toLong（2）进阶 R基础|do包（5）：宽型数据转长型数据reshape_toLong...data = df, id = 'id', suffix = c('身高','体重'), j = '年龄') 数据从长型到宽型相对简单很多...do包中的其他命令 R基础|do包（1）：左截取、右截取、中间截取 R基础|do包（2）：替换replace R基础|do包（3）：宽型数据转长型数据reshape_toLong（1） R基础|...do包（4）：宽型数据转长型数据reshape_toLong（2）进阶 R基础|do包（5）：宽型数据转长型数据reshape_toLong（3）直升机 课程目录 1、简介 2、安装R语言及Rstudio
h3=c(31,32,33)) df 这是一个宽型数据，我们想把数据转换成长型，像这样。...这就是宽型数据转换成长型数据，这种转换在作图、数据分析是经常会用到。在do包中，将宽型数据转换成长数据的命令是reshape_toLong。...为什么新添加了nrow这一列，因为我们没有对原始宽型数据指定id，如果我们指定了id，那么就不会添加这一列。...2、后缀suffix 宽型数据 df = data.frame(id=c(1,2,3), y1h=c(15,16,17), y2h=c...var.names = c('身高','体重','腰围'), j='指标') 总结：今天是宽型数据转换成长型数据的第一讲，主要是有
mapXplore是一款功能强大的SQLMap数据转储与管理工具，该工具基于模块化的理念开发，可以帮助广大研究人员将SQLMap数据提取出来，并转储到类似PostgreSQL或SQLite等关系型数据库中...功能介绍 当前版本的mapXplore支持下列功能： 1、数据提取和转储：将从SQLMap中提取到的数据转储到PostgreSQL或SQLite以便进行后续查询； 2、数据清洗：在导入数据的过程中，该工具会将无法读取的数据解码或转换成可读信息...； 3、数据查询：支持在所有的数据表中查询信息，例如密码、用户和其他信息； 4、自动将转储信息以Base64格式存储，例如：Word、Excel、PowerPoint、.zip文件、文本文件、明文信息、...图片和PDF等； 5、过滤表和列； 6、根据不同类型的哈希函数过滤数据； 7、将相关信息导出为Excel或HTML； 工具要求 cmd2==2.4.3 colored==2.2.4 Jinja2==3.1.2...： 保存数据： Base64报告： HTML导出： 项目地址 mapXplore： https://github.com/daniel2005d/mapXplore
0 前言 在数据分析过程中，不同的软件通常对数据格式有一定的要求，例如R语言中希望导入的数据最好是长格式数据而不是宽格式数据，而SPSS软件经常使用宽格式数据。...特别说明：不要将长宽格数据转换为宽格式数据理解为数据透视表，长转宽只是数据存储形式发生变化，并不对操作对象进行计算，而数据透视表一般对操作对象进行某种操作计算（计数、求和、平均等）。...3 长转宽函数 Python实现 两种方法： 1 pandas库中的pivot()和privot_table()函数； 2 dfply库中的spread()函数； 方法一： ##构造数据...##使用pivot()import pandas as pdimport numpy as npfrom dfply import * ###长格式数据转换成宽格式数据from pandas import...4 宽转长函数 Python实现 Python中两种方法： 1 pandas库中的melt()函数； 2 dfply库中的gather()函数； ###构造数据集wide_data
3.6基本数据类型及字符集编码 前面我们说过，在Java中，每一个变量都必须归属一种类型。Java一共有8种基本数据类型（primitive type）。...其中包括4种整型，2种浮点型，1种字符型和1种布尔型。 3.6.1整型 整型就是用来表示没有小数的数值。可以是负数。...这个表，除了第三列的long型外，其余部分需要牢记于心。 3.6.2浮点型 浮点型就是用来表示有小数的数值。可以是负数。...相反，Java编程语言中操作布尔值的表达式被编译为使用Java虚拟机int数据类型的值。 Java虚拟机直接支持布尔数组。它的newarray指令(§newarray)允许创建布尔数组。...如果编译器将Java编程语言布尔值映射为Java虚拟机类型int的值，则编译器必须使用相同的编码。
粗略的来划分变量类型，通常可以分成字符型和数值型组成。还是拿上面的这个例子来说，这个数据集里的group（组别），gender（性别）都是典型的字符型变量，像age（年龄）就是典型的数值型了。...图2 另外有时需要对数据进行转置（transpose），因为有些时候需要特定的数据格式才能进行下一步的数据分析，比如宽数据转长数据，或者长数据转宽数据。...比如图1就是一个典型的长数据格式，因为“visit”这个变量被压缩到了一个变量之中，所以每一个ID不仅只有一行观测，而是有9行之多。图3就是对图1中的变量“RMDQ”进行转置之后的结果。...可能你会问，为什么要转置RMDQ的这一列数据呢？...因为“RMDQ”中存在缺失值（missing data），后面会通过多重填补（multiple imputation）方法进行缺失值的处理，需将数据变换为宽数据格式时才可以。 ?
数据处理过程中，针对数据框，可以进行列的添加，以及长、宽数据的转化。 在实际应用中，宽型数据更具可读性，长型数据则更适合做分析。...一 reshape2包中两个主要的函数 melt—将宽型数据融合成长型数据；cast—将长型数据转成宽型数据 此处用R内置的airquality数据集，首先将列名改成小写，然后查看相应的数据 library...(reshape2) 1.1 melt函数 （宽转长） id.vars中指定相应变量；variable.name和value.name分别对variable和value列重命名 airMelt1 <-...melt(airquality) 1.1.2 将month和day共同作为ID variables(那些能够区分不同行数据的变量共同作为变量)，且修改长数据中的列名 airMelt2 <- melt(airquality..., id.vars = c("month", "day"), 1.2 cast函数 （长转宽） dcast：左边参数表示"ID variables"，右边的参数表示measured variables。
长型数据和宽型数据在数据分析中非常常见 ，其中宽型数据更具可读性，长型数据则更适合做分析。...R-tidyr主要有以下几大功能： gather—宽数据转为长数据； spread—长数据转为宽数据； unit—多列合并为一列； separate—将一列分离为多列 unit和separate可参考Tidyverse...一 载入R包，数据 library(tidyverse) #library(tidyr) #使用mtcars内置数据集 data(mtcars) head(mtcars) ?...二 宽数据转为长数据 使用gather函数：gather(data, key, value, … , na.rm = FALSE, convert = FALSE) 其中 data：为待转换的宽数据 key...：可以指定哪些列聚到一列中 （同reshape2区别） na.rm：是否删除缺失值 1 转换全部列 #宽转长 mtcars_long % rownames_to_column
该资料是长格式，下面将其转换为宽格式。...在这种情况下，"time"表示原始数据中的时间变量。 direction：这是一个字符串，表示重塑的方向。在这种情况下，"wide"表示要将数据从长格式重塑为宽格式。...我们还可以将宽格式数据 wide 重新转换为长格式： long <- reshape(wide, idvar = "Subject", varying = list(2:12), v.names...tidyr 包以一种比较简洁统一的格式实现数据长宽格式的转换，其中，函数 pivot_wider( ) 用于把长格式数据转换为宽格式，而函数 pivot_longer( ) 用于把宽格式数据转换为长格式...tidyr 包中的 gather() 和 spread() 同样可以用于长型、宽型数据类型转换，详见 Cookbook for R。
Python pandas中的转置只需要调用.T方法即可 ? 索引重塑 所谓的索引重塑就是将原来的索引重新进行构造。两种常见的表示数据的结构： 表格型 树形 下面?...是表格型的示意图，通过一个行坐标和列坐标来确定一个数据 ? 下面?是树形的结构示意图：将原来表格型的列索引也变成了行索引，其实就是给表格型数据建立层次化索引 ?...把数据从表格型数据转换到树形数据的过程，称之为重塑reshape stack 该过程在Excel中无法实现，在pandas中是通过\color{red}{stack}方法实现的 ?...unstack 将树形数据转成表格型数据 ? 长宽表转换 长表和宽表 长表：很多行记录 宽表：属性特别多 Excel中的长宽表转换是直接通过复制和粘贴实现的。...在转换的过程中，宽表和长表中必须要有相同的列。比如将下图的宽表转成长表 宽表： ? 长表： ? 实现过程 stack方法 ? ?
) 我们想查看3个数据中的共同的数据，也就是交集。...在do包中，有个函数专门用于查找交集：common common的对象是1个list，所以需要先把3个数据组成1个list。...查找共同元素 common(abc) 输出的结果是2、4、5 do包中的其他命令 R基础|do包（1）：左截取、右截取、中间截取 R基础|do包（2）：替换replace R基础|do包（3）：宽型数据转长型数据...reshape_toLong（1） R基础|do包（4）：宽型数据转长型数据reshape_toLong（2）进阶 R基础|do包（5）：宽型数据转长型数据reshape_toLong（3）直升机...R基础|do包（6）：长型数据转宽型数据
，还有美元+整型，美元+浮点型。...我们的目标：清洗掉 RMB，$ 符号，转化这一列为浮点型。...DF 变长 为什么需要宽 DF 变长 ?...DataFrame，对应的原 DataFrame 是宽 DF....4 转 datetime 告诉年和 dayofyear，怎么转 datetime?
转换之后，长数据结构保留了原始宽数据中的Name、Conpany字段，同时将剩余的年度指标进行堆栈，转换为一个代表年度的类别维度和对应年度的指标。（即转换后，所有年度字段被降维化了）。...在tidyr包中的gather也可以非常快捷的完成宽转长的任务： data1<-gather( data=mydata, #待转换的数据集名称 key="...而相对于数据宽转长而言，数据长转宽就显得不是很常用，因为长转宽是数据透视，这种透视过程可以通过汇总函数或者类数据透视表函数来完成。 但是既然数据长宽转换是成对的需求，自然有对应的长转宽函数。...reshape2中的dcast函数可以完成数据长转宽的需求： dcast( data=data1, #数据集名称 Name+Conpany~Year #x1+x2...还在Python中提供了非常便捷的数据透视表操作函数，刚开始就已经说过是，长数据转宽数据就是数据透视的过程（自然宽转长就可以被称为逆透视咯，PowerBI也是这么称呼的）。
前言 本文将介绍Java的八大基本数据类型 Java八大基本数据类型 Java基本数据类型 类型 封装器类 描述 byte 整数类型 Byte 1字节，8位，最大存储数据量是255，存放的数据范围是-128...合法的基本类型转换原则是指：从取值范围窄的类型向取值范围宽的类型转换。...如果是从取值范围宽的类型向取值范围窄的类型转换，则会产生编译错误。...转换规则： 布尔型和其它基本数据类型之间不能相互转换 byte型可以转换为short、int、、long、float和double short可转换为int、long、float和double char...可转换为int、long、float和double int可转换为long、float和double long可转换为float和double float可转换为double 注意：类型强转可能会导致数据精度降低
1 十转二 将十进制转换为二进制： >>> bin(10) '0b1010' 2 十转八 十进制转换为八进制： >>> oct(9) '0o11' 3 十转十六 十进制转换为十六进制： >>> hex...(15) '0xf' 4 字符串转字节 字符串转换为字节类型 >>> s = "apple" >>> bytes(s,encoding='utf-8') b'apple' 5 转为字符串 字符类型、数值型等转换为字符串类型...> ord('A') 65 8 转为字典 创建数据字典的几种方法 >>> dict() {} >>> dict(a='a',b='b') {'a': 'a', 'b': 'b'} >>> dict(zip...(['a','b'],[1,2])) {'a': 1, 'b': 2} >>> dict([('a',1),('b',2)]) {'a': 1, 'b': 2} 9 转为浮点类型 整数或数值型字符串转换为浮点数...如果超出整数表示范围，一个长整数被返回。
+e18 complex-->3.14j , 9.213+36j python Number数据类型转化 int(x [,base ]) 将x转换为一个整数 long(x...[,base ]) 将x转换为一个长整数 float(x ) 将x转换到一个浮点数 complex(real [,imag ]) 创建一个复数 str...转换为一个列表 chr(x ) 将一个整数转换为一个字符 unichr(x ) 将一个整数转换为Unicode字符 ord(x )...将一个字符转换为它的整数值 hex(x ) 将一个整数转换为一个十六进制字符串 oct(x )...）是计算机科学领域里的一项业界标准，包括字符集、编码方案等。
通过head(mpg)函数可以查看该数据集前6条记录，通过str(mpg)查看数据集各变量类型，summary（mpg）可以查看该数据集简单的统计汇总结果。 ? ?...想要适应R语言作图：个人觉得有两条路子可以参考： 1、假设你已经完全沉浸在或者无法脱离excel的宽数据作图形式,这样也就意味着你导入的数据集往往也是宽数据格式。...你需要非常熟练的使用R语言中的数据重塑辅助工具包：dplyr、tidyr、reshape2等将宽数据重塑为R作图支持的长数据格式。...2、假如你对于长数据有很好的理解（比如经常用统计分析软件，大部分都接触的标准长数据，也就是一维表），那么你完全可以直接在excel中将宽数据转化为长数据（二维转一维），或者直接将数据库中的长数据导入R，...，这很明显，因为从数据库刚导出的一维表（长数据），很多场合是不适合直接在excel中作图的）。
数据预览 对于探索性数据分析来说，做数据分析前需要先看一下数据的总体概况。info()方法用来查看数据集信息，describe()方法将返回描述性统计信息，这两个函数大家应该都很熟悉了。...head()方法和tail() 方法则是分别显示数据集的前n和后n行数据。如果想要随机看N行的数据，可以使用sample()方法。...df.columns 输出： Index(['日期', '销量'], dtype='object') 前面介绍的函数主要是读取数据集的数据信息，想要获得数据集的大小（长宽），可以使用.shape方法...melt()方法可以将宽表转长表，即表格型数据转为树形数据。...df.melt(id_vars="姓名", var_name="科目", value_name="成绩") 输出： pivot()方法可以将长表转宽表，即树形数据转为表格型数据。
，还有美元+整型，美元+浮点型。...我们的目标：清洗掉 RMB，$ 符号，转化这一列为浮点型。...宽 DF 变长 为什么需要宽 DF 变长 ?...DataFrame，对应的原 DataFrame 是宽 DF....转 datetime 告诉 year（年份）和 dayofyear（一年中的第几天），怎么转 datetime?
= 0.5 *R - 0.419*G - 0.081*B; 观察一下，都是浮点型的运算，我们都知道浮点型的乘法运算，在计算机内部要经过阶码和尾数的运算，相对耗时。...于是，我们可以通过数学上的一些变换，将浮点运算变换为整数运算。...二、从单挑到群殴 由于音视频数据的处理，是典型的密集型运算。即针对每一个像素，我们的算法和处理方式都是一样的，这也为我们做进一步优化提供了可能。...不过呢，要注意一个对齐的问题，如果我们一次处理16个像素，那么图片的宽就必须是16的倍数，否则就需要做一些容错的处理，比如填充。...下面是部分代码，估计不可以直接使用哦，要根据机器自身CPU支持的指令集做相应的调整哦。
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